銀行業人工智慧用例

儘管人腦很強大，但人類在許多流程和分析中的效率並不高。尤其是問題的自動成分較高或在海量資料中尋找模式時，通常會發生這種情形。

從醫療到無人駕駛汽車，諸多行業都已引進人工智慧 (AI)。企業正在實施 AI 推動的解決方案，以改善經濟效率和提升服務質量。

在過去，銀行系統一直追求利潤最大化，因此不可避免地大舉進入人工智慧領域。隨著技術進步，改進的機會也在逐漸增多，例如可訓練專有系統或使用第三方算法進一步降低業務系統的部署費用。

什麼是人工智慧？

人工智慧 (AI) 是使用計算機系統並將數學技術應用於海量資料來實現自動決策和執行操作的學科。

AI 可用於執行不同類型的分析，諸如解釋發生什麼事情的「描述性」，預測將發生什麼事情的「預測性」以及建議為實現特定目標需採取行動的「規則性」。

AI 現在是互聯網蒐索、人臉識別、社交網絡推薦或導航應用程序中路徑確定等活動中的常用工具。某些基於 AI 的技術已存在數十年，而由於資料可用性的提升以及可處理大量資料和資料源的技術改進，機器學習等相對較新的技術正在迅速發展。

AI 技術已展現出識別模式的強大能力，但仍無法像人類那樣進行聯想學習、分析廣泛的概況覽並連接我們所有的知識。未來 AI 面臨的挑戰是在更深的層次上提升對環境的理解和響應能力。AI 技術的終極目標是增強經濟體的技術和產業能力，同時為人類服務並改善人類福祉。

AI 在銀行和金融領域的一些重要應用如下：

1. 後端支付流程
   

   支付時採用 AI 和機器學習可加快自動化並簡化此前由人類手動完成的後端流程。因此，AI 自動化在銀行業的應用潛力巨大，它可減少工作量，優化工作質量，提高工作效率並保障流程實現最低成本和錯誤率。

2. 支付欺詐檢測
   

   交易銀行的特點是眾多流程支撐日常支付中的大量終端用戶交互並生成大量資料。AI 可提供許多機會，尤其是在欺詐檢測和預防、支付和接入等方面。

   AI 可突出顯示異常交易，以此來輔助欺詐預防和檢測，例如涉及金額較大，交易由異常客戶發起，或公司此前從未與接收付款的目標公司或國家有過業務往來。此外，AI 工具亦可檢測和監控金融機構僱員的異常行為，例如在工作時間以外登錄系統。

3. 瞭解您的客戶 (KYC)
   

   若金融機構應用 AI 技術處理瞭解您的客戶 (KYC) 所需的海量文檔，則未來新客戶的加入流程將更加順利。

   支持 AI 的解決方案可透過自然語言處理閱讀文檔、解釋資訊並向人類決策者報告發現。AI 亦可與外部來源交叉校核文檔。因此，加入流程將變得更快，更具成本效益，為金融機構及其終端客戶提供更好的體驗。

4. 監管合規
   

   任何金融機構在提供金融服務和客戶支持時都必須服從監管要求和條例。其中一項要求是不披露客戶極易受黑客攻擊的財務資料。

   基於 AI 的欺詐分析工具可檢測黑客的可疑行為。該工具是 AI 幫助金融機構提供高水平客戶資料安全保護的眾多案例之一。AI 係統還能夠確保流程符合持續變動的監管要求。

5. 客戶服務
   

   AI 可增強金融服務的便利性以及我們的互動方式。隨著自然語言處理、情感分析或機器學習取得進步，與客戶進行高級聊天或語音對話並回答高度複雜的查詢將變為可能。

   最重要的是，系統將能夠於自身交互或與執行特定任務的其他代理交互過程中學習。因此，客服部門開發的某些流程自動化成為可能，從而使客戶在與銀行互動時更加方便和靈活。

   機器人顧問通常是旨在提供自動化財務建議的 AI 系統。它具有多種用途。例如，透過網站或手機應用程式，可基於個人資料為我們提供最適合需求的投資產品，提醒我們待付款和待處理的賬單付款，或分析消費習慣以告訴我們如何增加儲蓄。

   AI 用於改善客戶服務的另一項用途是 AI 聊天機器人。它可以7天x24小時全天候提供幫助，準確回答客戶提問，使銀行向客戶提供服務的方式現代化。因此，客戶體驗更為個性化，這樣不僅可以吸引客戶關注，優化服務質量，還能夠在市場上拓展品牌。

AI 在銀行業的採用仍處於早期階段，但蘊含的機會無疑是巨大的。

技術進步及消費習慣的持續變化帶來了新的挑戰，甚至提出這樣的疑問，銀行如何在人際互動和實物貨幣減少的情況下保持信任。

與此同時，值得利用的寶貴機會一直存在：雖然人類之間的接觸越來越少，但透過為每個人定制體驗，互動將變得更加個性化。

總之，人工智慧可以被視為銀行業的轉折點，拒絕使用的人將不得不忍受低效流程和有限服務。